1 GPT2LMHeadModel 1.1 forward方法介绍 lm_gpt2(input_ids=x)实际上执行的是lm_gpt2的forward方法,这里主要介绍该方法。 past_key_values 将x输入gpt2中,势必会经过Block中的多头注意力模块,谈及注意力,会涉及query,key,value。当use_cache=True,会缓存所有Block中所有Attention模块用到的key,value 1.2 源码(...
对于因果语言建模(Causal Language Modeling,CLM),我们首先拿到数据集中的所有文本,并将它们分词的结果拼接起来。 然后,我们将它们拆分到特定序列长度的训练样本中,这样模型将接收如下所示的连续文本块: part of text 1 或 end of text 1 [BOS_TOKEN] beginning of text 2 这取决于训练样本是否跨越数据集中的几个...
v4.49.0: Helium, Qwen2.5-VL, SuperGlue, Granite Vision, Zamba2, GOT-OCR 2.0, DAB-DETR, Depth Pro, RT-DETRv2, GPTQModelLatest Feb 17, 2025 + 180 releases Used by287k + 286,676 Contributors2,976 + 2,962 contributors Languages
gpt2英文版本,gpt2 at main (hf-mirror.com) 三、工具 transformers 3.5.1,run_clm.py 不使用3.5之前的版本,和其他包有冲突。 四、参数设置 train_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.train.txt #上述路径下载的wikitext-2-raw文件,并更换后缀名为txt eval_data_file=path/gpt2/data/wiki...
本例中,将使用gpt2模型。 model_checkpoint = "gpt2" tokenizer_checkpoint = "sgugger/gpt2-like-tokenizer" 当然,你也可以选择这里列出的任何一个https://huggingface.co/models?filter=causal-lm 因果语言模型的checkpoint。 为了用训练模型时使用的词汇对所有文本进行分词,先下载一个预训练过的分词器(Tokenizer...
transformers库 gpt2 搭建聊天机器人 聊天机器人csdn,智能机器人在生活中随处可见:iPhone里会说话的siri、会下棋的阿法狗、调皮可爱的微软小冰……她们都具有一定的智能,能够和人类进行交互。这些智能机器人非常神奇,看上去离我们也十分遥远,但其实只要我们动动手,便
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/models/gpt2/modeling_tf_gpt2.py at main · huggingface/transformers
🤗 Transformers 可以通过 conda 依此安装: conda install -c huggingface transformers 要通过 conda 安装 Flax、PyTorch 或 TensorFlow 其中之一,请参阅它们各自安装页的说明。 模型架构 🤗 Transformers 支持的所有的模型检查点由用户和组织上传,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。
自然回归:GPT2,Trasnformer-XL,XLNet 自编码:BERT,ALBERT,ROBERTa,ELECTRA StoS:BART,Pegasus,T5 1 简介 transformers库是一个用于自然语言处理(NLP)的机器学习库,提供了近几年在NLP领域取得巨大成功的预训练模型,例如BERT、GPT、RoBERTa、T5等。 该库由Hugging Face公司开发,是目前最流行的NLP预训练模型库之一。在...
convert_to_onnx函数是onnxruntime.transformers.models.gpt2模块中的一个方法,其目的是将GPT2模型转换为ONNX格式。该函数的具体实现过程如下: 定义输入参数和输出参数,在本例中,输入参数为GPT2模型的路径,输出参数为生成的ONNX模型的路径。 加载GPT2模型,并定义输入和输出节点。在GPT2模型中,输入节点包括input_...